基于實(shí)例的歸納學(xué)習(xí)在遺傳算法策略?xún)?yōu)選中的應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳算法是一種基于概率導(dǎo)向的隨機(jī)搜索算法,已被成功地應(yīng)用到多種學(xué)習(xí)任務(wù)和最優(yōu)化問(wèn)題中。對(duì)于遺傳算法,策略(包括算法流程、算子及其控制參數(shù))的設(shè)計(jì)和選擇至關(guān)重要,會(huì)對(duì)算法的效率乃至收斂性產(chǎn)生較大影響。然而,策略的選擇沒(méi)有完備的標(biāo)準(zhǔn)賴(lài)以遵循,尤其要確定適合的算子和控制參數(shù)并非易事。在傳統(tǒng)的遺傳算法求解函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題中,一般都是根據(jù)理論分析和經(jīng)驗(yàn)確定解決某實(shí)際問(wèn)題的最優(yōu)算子組合和參數(shù)的大致范圍,并且往往需要在實(shí)際計(jì)算中花費(fèi)大量時(shí)間經(jīng)過(guò)反復(fù)嘗試來(lái)

2、調(diào)整,對(duì)于策略的選擇具有很大的盲目性。于是,我們嘗試引入一種新的方法,通過(guò)訓(xùn)練函數(shù)的策略試算構(gòu)建實(shí)例庫(kù),抽取函數(shù)表達(dá)式的模式,并基于實(shí)例進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)產(chǎn)生知識(shí)規(guī)則,來(lái)指導(dǎo)其他同類(lèi)函數(shù)優(yōu)化策略的選擇,從而大幅降低無(wú)知識(shí)指導(dǎo)情況下反復(fù)試錯(cuò)而造成計(jì)算成本消耗的幾率,使得進(jìn)化計(jì)算能夠從先驗(yàn)的同類(lèi)問(wèn)題的計(jì)算中“吸取”經(jīng)驗(yàn),更加智能地選擇合理的策略,以提高計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率。本文結(jié)合歸納學(xué)習(xí)、基于范例推理、遺傳算法等相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)和方法,通過(guò)探求函數(shù)